\documentclass[11pt, a4paper]{article}
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\begin{document}

% 承诺书环境（需手工填写队伍信息、打印Word文件）
% 编号专用页（打印Word文件）

% 标题与摘要页（电子版第1页）
\title{基于改进神经网络的交通流量预测模型（示例标题）}
\author{}
\date{}


\maketitle

\begin{abstract}
    本文针对交通流量预测问题，提出了一种基于LSTM神经网络的改进模型......[摘要内容300字以内] \\
\textbf{关键词}：交通流量预测\quad LSTM神经网络\quad 数据预处理\quad 模型优化
\end{abstract}

\newpage

% 正文部分（按竞赛要求结构组织）
\section{问题重述}
\subsection{问题背景}
描述赛题背景和实际意义......

\section{模型假设}
\begin{itemize}
    \item 假设1：交通流量数据服从周期性规律
    \item 假设2：传感器采集数据误差在±5\%范围内
\end{itemize}

\section{符号说明}


\begin{table}[ht]
    \centering
    \caption{变量解释}\vspace{0.3cm}
    \begin{tabular}{|c|c|c|} \hline 
        符号 & 含义 & 单位 \\ \hline 
        $Q_t$ & t时刻交通流量 & 辆/小时 \\ \hline 
        $W_i$ & 神经网络第i层权重矩阵 & - \\ \hline 
    \end{tabular}
    \label{tab:example_table}
\end{table}


\section{模型的建立与求解}
\subsection{数据预处理}
采用Z-score标准化方法：
\begin{equation}
    x' = \frac{x - \mu}{\sigma}
\end{equation}

\subsection{LSTM模型结构}
网络结构如图所示：

\section{模型检验}
通过均方根误差(RMSE)评估模型性能：

% 参考文献（建议用bibtex管理）
\begin{thebibliography}{9}
    \bibitem{ref1} Hochreiter S, Schmidhuber J. Long short-term memory[J]. Neural computation, 1997.
\end{thebibliography}

% 附录（程序代码等）

\section{核心代码}
\begin{verbatim}
def lstm_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=64, input_shape=input_shape))
    ...
\end{verbatim}

\end{document}
